PREDIÇÃO DO ÍNDICE DE TEMPERATURA
DO GLOBO
NEGRO E UMIDADE (ITGU) EM
GALPÕES CLIMATIZADOS PARA AVES DE
CORTE
RAPHAELA CHRISTINA COSTA GOMES
RAPHAELA CHRISTINA COSTA GOMES
PREDIÇÃO DO ÍNDICE DE TEMPERATURA DO GLOBO NEGRO E UMIDADE (ITGU) EM GALPÕES CLIMATIZADOS PARA AVES DE
CORTE
Dissertação apresentada à Universidade Federal de Lavras como parte das exigências do Programa de Pós-Graduação em Engenharia Agrícola, área de concentração em Construções e Ambiência, para a obtenção do título de “Mestre”.
Orientador
Prof. Dr. Tadayuki Yanagi Junior Co-Orientadores
Pesq. Dra. Sílvia de Nazaré Monteiro Yanagi Prof. Dr. Renato Ribeiro de Lima
LAVRAS
Gomes, Raphaela Christina Costa.
Predição do índice de temperatura do globo negro e umidade (ITGU) em galpões climatizados para aves de corte / Raphaela Christina Costa Gomes. – Lavras : UFLA, 2009.
76 p.: il.
Dissertação (Mestrado) – Universidade Federal de Lavras, 2009. Orientador: Tadayuki Yanagi Junior.
Bibliografia.
1. Conforto térmico. 2. Frango de corte. 3. Modelagem. 4. Mudanças climáticas. I. Universidade Federal de Lavras. II. Título.
CDD – 636.0831
Ficha Catalográfica Preparada pela Divisão de Processos Técnicos da
RAPHAELA CHRISTINA COSTA GOMES
PREDIÇÃO DO ÍNDICE DE TEMPERATURA DO GLOBO NEGRO E UMIDADE (ITGU) EM GALPÕES CLIMATIZADOS PARA AVES DE
CORTE
Dissertação apresentada à Universidade Federal de Lavras como parte das exigências do Programa de Pós-Graduação em Engenharia Agrícola, área de concentração em Construções e Ambiência, para a obtenção do título de “Mestre”.
APROVADA em 13 de fevereiro de 2009
Prof. Dr. Renato Ribeiro de Lima UFLA
Pesq. Dra. Sílvia de Nazaré Monteiro Yanagi UFLA
Prof. Dr. Vitor Hugo Teixeira UFLA
Profa. Dra. Cecília de Fátima Souza UFV
Prof. Dr. Tadayuki Yanagi Junior UFLA
(Orientador)
Ao meu pessoal: pais, familiares, colegas, orientadores, amigos, companheiro e à incansável luz que reina sobre mim,
OFEREÇO
A dor da saudade faz com que pensemos em inúmeras pessoas que deixam de fazer parte de nosso dia a dia, e, que com certeza, seus nomes deveriam estar nesta página. Nada no mundo compensa a separação, nada no mundo compensa a ausência do sorriso de quem se ama. Dedico este trabalho aos meus queridos pais, irmã, familiares e amigos.
AGRADECIMENTOS
A Deus, pelo dom da vida, exemplo e proteção.
Aos meus pais, Pedro e Alba, pelo carinho, amizade e por financiar meus estudos e sonhos e a minha irmã Pollyana Kellen, pela paciência nestes anos de dedicação e ausência.
Ao meu namorado, amigo e companheiro, Flávio Faria de Souza. Seu carinho, amor, apoio e compreensão permaneceram comigo ao longo deste trabalho e continuarão para as muitas outras etapas que caminharemos juntos.
A meus avôs Joaquim Paisano (in memoriam) e Geralda Cândida, Heleno Bezerra e Maria Nilza Barros, por serem exemplos de luta e de vitória e a familiares que sempre me apoiaram e me deram força para seguir adiante.
Ao Prof. Dr. Tadayuki Yanagi Junior pela orientação, amizade, dedicação, paciência e confiança.
À Profa. Dra. Sandra Regina Pires de Moraes, pela colaboração e incentivo, estando sempre prontamente disponível.
Ao Prof. Dr. Renato Ribeiro de Lima, pelo apoio e coorientação.
A Adriana Garcia do Amaral, companheira de faculdade, estágios, projetos, dificuldades e casa.
Aos indescritíveis amigos que encontrei nessa difícil, mas decisiva caminhada e que, mesmo distantes, não deixaram de fazer parte da minha vida e que me deram coragem para continuar.
Aos amigos do grupo de pesquisa: Adriana, Flávio, Luciano, Hellen, Leandro, Leonardo, Alisson e Gleice, pelo companheirismo demonstrado continuamente.
A Flávio Alves Damasceno, pela condução conjunta do experimento. A Valcimar Ferreira Carvalho, pelo constante apoio e completa
A Maria Inês da Cunha, proprietária da Granja Criativa e, em especial, ao seu irmão, Paulo e esposa e ao funcionário Divino, pela hospedagem e ajuda na condução do experimento.
Ao Roberto Moraes J. Filho, Gerente Integração e Ração da Super Frango, pelo apoio oferecido na condução do experimento.
À banca examinadora, composta pelos doutores Vitor Hugo Teixeira, Silvia de Nazaré Monteiro Yanagi, Renato Ribeiro de Lima e Cecília de Fátima Souza, pela participação, procedentes correções e sábias e oportunas sugestões que possibilitaram a conclusão deste trabalho.
À Universidade Federal de Lavras (UFLA), por meio do Departamento de Engenharia, pela oportunidade.
À Coordenação de Aperfeiçoamento de Pesquisa de Nível Superior, Capes, pela concessão da bolsa de estudos.
À Fundação de Amparo a Pesquisa do Estado de Minas Gerais, Fapemig, pelo financiamento do projeto de pesquisa.
Aos amigos conquistados nesta cidade durante o período aqui vivido, Nat, Jam, Ana, Bá, Jaumzim, Gi, Willian e a todos aqueles que, de maneira direta ou indireta, prestaram auxílio e não foram citados neste trabalho, não por esquecimento, mas por falta de espaço e tempo. Sem vocês nada teria sido possível.
BIOGRAFIA
RAPHAELA CHRISTINA COSTA GOMES, filha de Pedro Batista Gomes e Alba Valéria Costa Bezerra Gomes, nasceu na cidade de Anápolis, GO, em 17 de janeiro de 1985, onde se formou em Engenharia Agrícola pela Universidade Estadual de Goiás (UEG/UnUCet), em agosto de 2007. Durante a graduação, trabalhou com pesquisa na área de Construções e Ambiência, sendo bolsista de iniciação científica pelo PIBIC/UEG. Em agosto de 2007, iniciou o Mestrado em Engenharia Agrícola pela Universidade Federal de Lavras (UFLA/DEA), concentrando seus estudos na área de Construções e Ambiência.
SUMÁRIO
LISTA DE FIGURAS ... i
LISTA DE TABELAS ... iv
LISTA DE SÍMBOLOS E SIGLAS ... v
RESUMO ... viii ABSTRACT ... x 1 INTRODUÇÃO...1 2 OBJETIVOS ...3 2.1Objetivo geral...3 2.2Objetivos específicos ...3 3 REVISÃO BIBLIOGRÁFICA ...4 3.1Ambiente térmico...4 3.2 Elementos climáticos ...5 3.2.1 Temperatura ...5 3.2.2 Umidade relativa...7 3.2.3 Velocidade do ar ...8
3.2.4 Temperatura de ponto de orvalho ...9
3.2.5 Zona de conforto térmico...10
3.3Índices térmicos ambientais ...10
3.3.1 Índice de temperatura e umidade ...10
3.3.2 Índice de temperatura, umidade e velocidade...11
3.3.3 Índice de temperatura do globo negro e umidade ...12
3.3.4 Carga térmica de radiação...14
3.4Estimativa da irradiação solar sobre a cobertura...19
3.5Modelagem do ambiente térmico em galpões avícolas...24
3.5.1 Caracterização...24
3.6 Sistemas de criação de frangos de corte ...25
3.7Mudanças climáticas ...27
4 MATERIAL E MÉTODOS ...29
4.1Dados experimentais ...29
4.1.1 Caracterização dos galpões ...29
4.1.2 Instrumentação...30
4.2 Modelo para predição do ITGU no interior de galpões avícolas climatizados ...32
4.3 Ajuste dos modelos empíricos ...34
4.4 Validação do modelo para predição do ITGU ...36
4.5 Simulações computacionais para o município de Goiânia –GO ...36
4.5.1 Cenário atual...36
4.5.2 Cenários futuros...37
5.1Modelo matemático para predição do ITGU no interior de galpões
climatizados ...39
5.2 Ajuste dos modelos empíricos para a estimativa das temperaturas superficiais das diversas regiões em torno do globo negro...39
5.3 Validação do modelo ...44
5.4 Simulações computacionais...45
5.4.1 Simulação computacional do modelo ...45
5.4.2 Efeito das mudanças climáticas sobre a produção de frangos de corte no município de Goiânia, GO ...49
6 CONCLUSÕES ...63
7 REFERÊNCIAS BIBLIOGRÁFICAS...64 8 ANEXOS 75
LISTA DE FIGURAS
FIGURA 1. Regiões de um galpão aberto que trocam calor com o globo negro. ...15 FIGURA 2. Regiões de uma pequena esfera e uma superfície retangular
para o cálculo do fator forma...16 FIGURA 3. Galpões utilizados para a coleta dos dados para a validação
do modelo: (a) placas de resfriamento evaporativo composto por celulose e (b) de sombrite molhado por nebulizadores. ...30 FIGURA 4. Esquema ilustrativo das regiões do galpão delimitadas para
a obtenção dos dados de temperatura e umidade interna...31 FIGURA 5. Regiões de um galpão climatizado com forro (a) e sem
forro (b), que trocam calor com o globo negro...33 FIGURA 6. Esquema ilustrativo das seis seções determinadas ao longo
do galpão...34 FIGURA 7. Esquema ilustrativo das três seções determinadas ao longo
do galpão...35 FIGURA 8. ITGUs observados e estimados pelo modelo...45
FIGURA 9. Representação do (a) comportamento do índice de
temperatura do globo negro e umidade (ITGU) ao longo de um galpão climatizado, equipado com ventilação em modo túnel negativo e sistemas de resfriamento evaporativo do tipo material poroso umedecido e nebulização, com a respectiva (b) classificação de conforto (azul: conforto térmico e vermelho: desconforto por calor) e (c) percentagem da área do galpão classificadas nos limites propostos por Medeiros et al. (2005)...48
FIGURA 10. Representação dos comportamentos dos índices de
temperatura do globo negro e umidade (ITGU), estimados em função da temperatura média do ar, para os meses de janeiro, fevereiro e março, para o período de 1961-1990 e de acordo com os cenários B2 e A2 (IPCC, 2007), para os anos de 2050 e 2100. ...50
FIGURA 11. Representação dos comportamentos dos índices de
temperatura do globo negro e umidade (ITGU), estimados em função da temperatura média do ar, para os meses de abril a junho, para o período de 1961-1990 e de acordo com os cenários B2 e A2 (IPCC, 2007), para os anos de 2050 e 2100. ...52
FIGURA 12. Representação dos comportamentos dos índices de temperatura do globo negro e umidade (ITGU), estimados em função da temperatura média do ar, para os meses de julho, agosto e setembro, para o período de 1961-1990 e de acordo com os cenários B2 e A2 (IPCC, 2007), para os anos de 2050 e 2100. ...53
FIGURA 13. Representação dos comportamentos dos índices de
temperatura do globo negro e umidade (ITGU), estimados em função da temperatura média do ar, para os meses de julho, agosto e setembro, para o período de 1961-1990 e de acordo com os cenários B2 e A2 (IPCC, 2007), para os anos de 2050 e 2100. ...55
FIGURA 14. Representação dos comportamentos dos índices de
temperatura do globo negro e umidade (ITGU), estimados em função da temperatura máxima do ar, para os meses de janeiro, fevereiro e março, para o período de 1961-1990 e de acordo com os cenários B2 e A2 (IPCC, 2007), para os anos de 2050 e 2100. ...57
FIGURA 15. Representação dos comportamentos dos índices de
temperatura do globo negro e umidade (ITGU), estimados em função da temperatura máxima do ar, para os meses de abril, maio e junho, para o período de 1961-1990 e de acordo com os cenários B2 e A2 (IPCC, 2007), para os anos de 2050 e 2100. ...58
FIGURA 16. Representação dos comportamentos dos índices de
temperatura do globo negro e umidade (ITGU), estimados em função da temperatura máxima do ar, para os meses de julho, agosto e setembro, para o período de 1961-1990 e de acordo com os cenários B2 e A2 (IPCC, 2007), para os anos de 2050 e 2100. ...60
FIGURA 17. Representação dos comportamentos dos índices de
temperatura do globo negro e umidade (ITGU), estimados em função da temperatura máxima do ar, para os meses de outubro, novembro e dezembro, para o período de 1961-1990 e de acordo com os cenários B2 e A2 (IPCC, 2007), para os anos de 2050 e 2100. ...61
LISTA DE TABELAS
TABELA 1. Normais climatológicas do período de 1961-1990, para o município de Goiânia, GO...37 TABELA 2. Projeção do aumento da temperatura do ar (ºC) devido ao
aquecimento global da superfície no final do século XXI...38 TABELA 3. Erro absoluto médio e desvio padrão para os valores das
temperaturas das superfícies observadas e as estimadas pelas equações ajustadas...44
LISTA DE SÍMBOLOS E SIGLAS
b Absortividade da superfície da cobertura para a irradiação solar (adimensional)
⎟
⎠
⎞
⎜
⎝
⎛
2
i
cos
2Fração de céu vista da superfície da cobertura do galpão
D
Distância média entre a Terra e o solD Distância instantânea entre a Terra e o sol
DJ Dia juliano
d Parâmetro adimensional de poeiras
θ Ângulo de incidência dos raios solares diretos, ou seja, ângulo entre os referidos raios e a normal à superfície inclinada (radianos)
es Pressão de saturação de vapor d’água (mbar)
Fi
Fator forma de cada seção da vizinhança do globo (adimensional)
h Ângulo horário (radianos)
hc Coeficiente de transferência de calor por convecção (W m-2 °C-1)
H Hora do dia (horas)
i Ângulo de inclinação da superfície (radianos)
Id Irradiância solar difusa sobre uma superfície horizontal, no nível do solo (Wm-2)
I Irradiância solar sobre a cobertura do galpão (Wm-2)
I0 Irradiância solar direta sobre uma superfície normal aos raios solares no solo (Wm-2)
L Espessura do material da cobertura (m)
K Condutividade térmica do material da cobertura (Wm-1K-1)
m Massa ótica absoluta de ar
n Número de seções da vizinhança do globo
pw Pressão atual de vapor (mbar)
qc Troca de calor por convecção (W m-2)
qr Troca de calor por radiação (W m-2)
S Constante solar (1353 Wm-2)
t Tempo (horas)
Tbs Temperatura de bulbo seco do ar (K)
tbs Temperatura de bulbo seco do ar (ºC)
tbs,ext Temperatura de bulbo seco do ar externa (ºC)
tbs,int Temperatura de bulbo seco do ar interna (ºC)
tbu Temperatura de bulbo úmido (ºC)
Tcéu Temperatura de céu frio (K)
Tgn Temperatura de globo negro (K)
tgn Temperatura de globo negro (ºC)
Thor Temperatura de horizonte (K)
Ti Temperatura de cada seção da vizinhança do globo (K)
Tm Temperatura média radiante (K)
Tpns Temperatura de piso não sombreado (K)
Tps Temperatura de piso sombreado (K)
Tpo Temperatura de ponto de orvalho (K)
tpo Temperatura de ponto de orvalho (ºC)
ts,cl Temperatura superficial da cabeceira leste (ºC)
ts,cn Temperatura superficial da cortina norte (ºC)
ts,co Temperatura superficial da cabeceira oeste (ºC)
ts,cs Temperatura superficial da cortina sul (ºC)
ts,forro Temperatura superficial do forro (ºC)
Tsi Temperatura da superfície interna do telhado (K)
ts,p Temperatura superficial das aves (ºC)
URext Umidade relativa externa (%)
URint Umidade relativa interna (%)
v Velocidade do ar (m s-1)
vext Velocidade do ar externa (m s-1)
vint Velocidade do ar interna (m s-1)
Z Ângulo zenital do sol (radianos)
W Quantidade de água precipitável na atmosfera na direção zenital
(mm)
α Albedo da superfície (decimal)
β Parâmetro, percentagem de área ocupada pelas aves (%)
δ
Declinação solar (graus)ε Emissividade da superfície do globo (0,95)
σ Constante de Stefan-Boltzmann (5,67 x 10-8 Wm-2K-4)
τ Transmitância atmosférica
φ
Latitude localΨ Azimute do sol (radianos)
RESUMO
GOMES, Raphaela Christina Costa. Predição do índice de temperatura
do globo negro e umidade (ITGU) em galpões climatizados para aves de corte. 2009. 76p. Dissertação (Mestrado em Engenharia Agrícola) –
Universidade Federal de Lavras, Lavras, MG *
Objetivou-se, com a realização do presente trabalho, obter e validar um modelo para predição do índice de temperatura de globo negro e umidade (ITGU) no interior de galpões climatizados e analisar o efeito das variações climáticas sobre o ambiente de produção por meio de cenários futuros (2050 e 2100), comparados ao atual (1961-1990). Os dados experimentais, utilizados para o ajuste do modelo matemático e computacional e aqueles empregados para a validação foram coletados em dois galpões avícolas climatizados, equipados com sistema de ventilação em modo túnel negativo e sistemas de resfriamento evaporativo do tipo material poroso umedecido e ou nebulização, localizados no município de Itaberaí, GO. Os resultados indicaram que o modelo adaptado é uma metodologia aplicável e promissora no auxílio ao projeto e manejo do sistema, bem como para estudos de cenários futuros. No geral, verificou-se que a tendência de aumento das temperaturas do ar terrestre ocasionará aumento do desconforto térmico no interior dos galpões, gerando condições inadequadas à produção e indicando a incapacidade dos sistemas de ventilação e resfriamento evaporativo atuais em atender aos pré-requisitos mínimos de bem-estar animal.
Palavras chave: conforto térmico, avicultura, modelagem, mudanças
climáticas
_________
*
Prof. Dr. Tadayuki Yanagi Junior – UFLA (Orientador), Pesq. Dra. Sílvia de Nazaré Monteiro Yanagi – UFLA, Prof. Dr. Renato Ribeiro de Lima – DEX/UFLA.ABSTRACT
GOMES, Raphaela Christina Costa. Prediction of black globe humidity index
(BGHI) in climatized broilers houses. 2009. 76p. Dissertation (Master
Program in Agricultural Engineering) – Federal University of Lavras, Lavras, Minas Gerais, Brazil.*
The objective of this work was to obtain and validate a model to predict black globe humidity index (BGHI) inside climatized houses, and analyzing the effect of global warming on the thermal environment of production through the comparison between future (2050 - 2100) and current (1961 - 1990) scenarios. The data used for adjustment of mathematical and computational models, as well used for validation were collected in two climatized poultry houses located at Itaberai, Goiás, Brazil. The mentioned poultry houses were equipped with negative tunnel ventilation system and pad cooling and or misting systems. The adjusted model showed up suitable to design and management of the system, characterizing a promising methodology for studies of future scenarios. The global warming caused an increase of thermal discomfort inside the facilities, creating unsuitable production conditions and indicating the inability of evaporative cooling and ventilation systems to reach the minimum pre-requirements of animal well-being.
Key words: thermal comfort, poultry, modeling, climate change.
_________
* Guidance Committee: Tadayuki Yanagi Junior – UFLA (Major Professor), Sílvia de Nazaré Monteiro Yanagi – UFLA, Renato Ribeiro de Lima – UFLA.
1 INTRODUÇÃO
A produção mundial de carne de frango, segundo o United States Department of Agriculture (USDA), registrou, em 2007, um aumento de 6,2%, passando de 64 para 68 milhões de toneladas. A produção brasileira no mesmo ano foi de 10,2 milhões de toneladas, resultado que manteve o país em terceiro lugar entre os maiores produtores mundiais, atrás somente de Estados Unidos e China (ABEF, 2007).
Apesar do crescimento da avicultura, verifica-se que, em climas tropicais e subtropicais, os altos valores da temperatura e da umidade relativa do ar, principalmente na primavera e no verão, geram condições de desconforto térmico quase permanente às aves, inibindo o seu desempenho produtivo e constituindo um dos principais problemas que afetam a sua criação (Fonseca, 1998).
Como estratégia para adequar o ambiente térmico no interior do galpão às exigências das aves, a climatização é uma saída eficiente, proporcionando certa independência do ambiente externo. São considerados, portanto, sistemas de climatização, aqueles que utilizam equipamentos de ventilação, exaustão, nebulização e painéis de resfriamento adiabático. Atingir o conforto térmico no interior dessas instalações avícolas, em face das condições climáticas inadequadas, torna-se uma dificuldade, uma vez que situações extremas de calor ou frio afetam consideravelmente a produção (Nääs et al., 2001).
As mudanças e as variações climáticas representam um desafio em manter a produção animal, visto que as aves, animais homeotérmicos, são sensíveis a pequenas alterações na temperatura do ambiente, respondendo de forma negativa em termos de desempenho produtivo.
Os vários cenários de mudanças climáticas para o país, em função dos diversos cenários de emissões de gases do efeito estufa (GEE, principalmente o
dióxido de carbono, metano e óxido nitroso) para os próximos 100 anos, indicam a possibilidade de impactos climáticos significativos. No cenário de crescimento das emissões dos gases de efeito estufa, os modelos climáticos computacionais sugerem que poderá ocorrer aquecimento de 4° a 6°C em partes do país (principalmente na Amazônia), ao final do século XXI (Nobre, 2001).
Segundo o último relatório do IPCC (2007), além da Amazônia, outras regiões do Brasil também seriam afetadas e alguns modelos climáticos indicam mudanças climáticas durante os próximos 50 a 100 anos com aumento de precipitação nos litorais do Ártico, norte da Argentina, sul do Brasil e partes da China. Para a região Centro-Oeste do Brasil, há uma previsão de maiores eventos de chuva e seca, altas taxas de evaporação e veranicos com ondas de calor.
Para se avaliar e classificar as condições de bem-estar de frangos de corte torna-se imperativo o uso de índices de conforto térmico. Dentre os diversos índices propostos, o índice de temperatura de globo negro e umidade (ITGU) é o mais adequado para as condições de produção brasileiras por incorporar os efeitos da umidade, do escoamento do ar, da temperatura do bulbo seco e da radiação, em um único valor.
2 OBJETIVOS
2.1 Objetivo geral
O objetivo geral deste trabalho foi obter e validar um modelo matemático para a predição do índice de temperatura do globo negro e umidade (ITGU), em galpões climatizados equipados com ventilação em modo túnel, para a criação de frangos de corte.
2.2 Objetivos específicos
Especificamente, os objetivos foram:
- obter um modelo para a predição do ITGU em galpões climatizados para a produção de frangos de corte;
- avaliar a distribuição do ITGU em um galpão climatizado para a criação de frangos de corte;
- validar o modelo matemático com base em dados medidos no interior do galpão;
- simular cenários de distribuição do ITGU para o período atual e para o futuro, considerando a tendência para o município de Goiânia, GO.
3 REVISÃO BIBLIOGRÁFICA
3.1 Ambiente térmico
Como os galpões avícolas brasileiros possuem, no geral, baixo isolamento térmico, as amplitudes críticas de temperatura e umidade externas são imediatamente transferidas para o interior dos galpões, podendo provocar altos índices de mortalidade (Nacas et al., 1995).
Considerando-se que a temperatura interna das aves oscila entre 40° e 41°C, a temperatura ambiente indicada para frango de corte, poedeiras e matrizes, segundo Ferreira (2005), poderá oscilar entre 15° e 28°C. Nos primeiros dias de vida, a temperatura deve ficar entre 33° a 34°C, dependendo da umidade relativa do ar, que pode variar de 40% a 80%.
De acordo com Ferreira (2005), aves adultas apresentam melhor produção quando estão em ambientes com umidade relativa na faixa de 40% a 70%. Segundo Donald (1998), em ambientes com 26,7°C e umidade relativa de 60%, aves completamente emplumadas estão próximas ao limite superior de sua zona de conforto, ou seja, não estão estressadas pelo calor. Porém, ambientes com a mesma temperatura e umidade relativa do ar superior a 80% se tornam desconfortáveis, prejudicando o desempenho.
A ventilação tem papel importante na renovação do ar no interior de galpões avícolas. No entanto, essa taxa de renovação, muitas vezes, é insuficiente para renovar o ar interno que pode conter excesso de umidade e concentrações inadequadas de gases e poeira danosos à saúde do animal.
3.2 Elementos climáticos
Para o aprimoramento da produção avícola em países tropicais, como o Brasil, é necessário aperfeiçoar os galpões avícolas. Em regiões de clima tropical e subtropical, os elevados valores de temperatura e umidade relativa do ar encontram-se entre os principais elementos que interferem negativamente esta atividade (Tinôco, 1998).
De acordo com Rivero (1986), os elementos ambientais considerados mais importantes são: temperatura, umidade, movimento do ar e radiação térmica, e o conforto térmico de um indivíduo pode ser alcançado quando as condições do meio permitirem que o sistema termorregulador esteja em estado de mínima tensão.
3.2.1 Temperatura
Temperatura, uma palavra derivada do latim, é reconhecida cognitivamente como o nível de calor que existe no ambiente, resultante, por exemplo, da ação dos raios solares ou nível de calor existente num corpo. Ela é explicada pela física como a grandeza termodinâmica intensiva comum a todos os corpos que estão em equilíbrio térmico (Pécora & Silva, 2005
)
.A temperatura é o principal elemento climático condicionante para o conforto térmico e o funcionamento geral dos processos fisiológicos, por envolver a superfície corporal dos animais, afetando diretamente a velocidade das reações que ocorrem no organismo e influenciando a produção animal (Oliveira, 2004).
Devido à sua fácil obtenção e uso, a temperatura ambiente destaca-se como um indicador das condições térmicas ambientais, além de, por meio do conhecimento de suas médias em uma dada região, servir de base para
determinar as características da região que se afastam das condições de conforto (Jentzsch, 2002).
A faixa de temperatura ou de conforto para melhor desempenho de frangos de corte adultos foi estudada por Milligan & Winn (1964). Com base no ganho de peso, na conversão alimentar, na pigmentação e no empenamento de frangos de corte, estes autores encontraram uma faixa de temperatura ótima entre 15,5° a 26,5ºC.
A temperatura ambiente pode ser considerada o fator físico de maior efeito no desempenho de frangos de corte, já que exerce grande influência no consumo de ração (Cerniglia et al., 1983; Teeter et al., 1984) e, com isso, afeta diretamente o ganho de peso e a conversão alimentar. Durante o estresse por calor há uma redução na eficiência dos alimentos. Essa redução pode também ser devida à digestibilidade alimentar mais baixa, a primeira etapa da utilização do alimento. A redução da digestibilidade do alimento pode contribuir para uma diminuição nas quantidades de nutrientes disponíveis para o crescimento (Bonnet et al., 1997; Hai et al., 2000).
De acordo com Curtis (1983) e Esmay & Dixon (1986), quando as condições ambientais no interior da instalação não estão dentro de limites adequados (zona de termoneutralidade), o ambiente térmico se torna desconfortável. Porém, o organismo animal ajusta-se fisiologicamente para manter sua homeotermia, seja para conservar ou dissipar calor. Para isso, ocorre dispêndio de energia, resultando na redução da sua eficiência produtiva. Os mesmos autores afirmam que a faixa de temperatura na zona de conforto térmico para frangos de corte criados em galpões convencionais é de 18° a 28°C, com umidade relativa variando de 50% a 70% e velocidade do ar em torno de 1,0 a
2,5 m s-1. Contudo, Medeiros (2001) afirma que a máxima produtividade de
está no intervalo entre 21° e 29°C, com umidade relativa de 50% a 80% e velocidade do ar de 1,5 a 2,5 m s-1.
Para que as aves adultas possam suportar temperaturas ambientais superiores a 27ºC, Moura (2001) recomenda o uso de sistemas de nebulização no interior dos galpões. Segundo Barnwell & Rossi (2003), para o caso de frangos de corte adultos, a temperatura efetiva deve ser de 21,1°C e a umidade relativa 50%.
3.2.2 Umidade relativa
A umidade relativa do ar, numa determinada temperatura, é a razão entre
o número de gramas de vapor d’água existente em 1 m3 de ar e a quantidade
máxima de gramas de vapor d’água que 1 m3 pode conter, quando está saturado
naquela temperatura (Ruas, 1999). A umidade relativa do ar varia conforme a temperatura do ar. No caso da remoção de calor por evaporação, a baixa umidade do ar permite que este, estando relativamente seco, absorva a umidade da pele mais rapidamente, resfriando-a num menor tempo. Quando a umidade relativa é alta, esse efeito fica prejudicado.
Yahav et al. (1995) relataram diferenças nas respostas de frangos de 4 a 8 semanas, submetidos a quatro faixas de umidade relativa (UR) de 40% a 50%, 50% a 55%, 60% a 65% e 70% a 75%, à temperatura ambiental de 35ºC. A taxa de crescimento máxima dos frangos ocorreu numa UR de 60% a 65%. Relatos indicam que fatores como a cobertura de pena, o sexo, a idade da ave, o grau de aclimatação e a espécie das aves podem interagir com a UR, ao definir as respostas das aves domésticas às altas temperaturas ambientais (Balnave, 2004).
De acordo com Sainsbury (1971), Yousef (1985), Ellen et al. (2000) e Kocaman et al. (2006), de forma geral, a faixa de umidade relativa (UR) que resulta em maior desempenho animal ocorre entre 50% e 70%, apresentando um
ambiente confortável. Para Medeiros (2001), a máxima produtividade para as condições climáticas brasileiras é obtida na faixa de 50% a 80%. Para Abreu & Abreu (2001), os valores ideais de temperatura média do ar e de umidade relativa do ar são, respectivamente, 20°C e de 60% a 70%. Sob temperaturas ambientais maiores que 32°C e taxas superiores a 75% de umidade relativa, as aves estão severamente estressadas (Moura, 2001).
3.2.3 Velocidade do ar
O movimento do ar sobre um animal pode ser gerado por meio da ventilação natural ou artificial. O vento é influenciado pela altitude, pela topografia e pela rugosidade da superfície. Regiões de topografia acidentada desviam o vento, alterando sua direção e velocidade, ou podem canalizá-lo, aumentando sua velocidade. Sua fluidez permite que sua trajetória seja comparada à trajetória das águas pluviais. Esse movimento de massas de ar é utilizado para ventilação natural, mas, dependendo da ação e das características do vento, podem ocorrer alguns efeitos prejudiciais, principalmente associados a baixas temperaturas (Lamberts et al., 2005).
A ventilação é necessária para eliminar o excesso de umidade do ambiente e da cama, proveniente da água liberada pela respiração das aves e dos dejetos, permitindo a renovação do ar e a eliminação dos odores (Tinôco, 1998). Uma das alternativas para melhorar as condições térmicas e promover a renovação do ar é a ventilação forçada. Quando não há problemas com a saturação do ar dentro dos aviários, pode-se utilizar o sistema de resfriamento
evaporativo,constituído basicamente pelo uso de nebulizadores, permitindo que
o ar não saturado do ambiente entre em contato com a água em temperatura mais baixa, ocorrendo, então, a troca de calor entre o ar e a água.
De acordo com Barnwell & Rossi (2003), as quatro prioridades relacionadas à ventilação em períodos quentes são a velocidade do ar que passa entre as aves, a renovação do ar no galpão, a distribuição do ar no interior do galpão e o controle da umidade relativa do ar. As exigências de velocidade e de renovação do ar variam conforme a quantidade, a idade e a massa corporal das aves, a umidade relativa e a temperatura de bulbo seco.
Segundo Sainsbury (1971) e Yousef (1985), de maneira geral, a faixa de velocidade do ar (v), que contempla um maior desempenho animal, ocorre entre
0,5 a 1,5 m s-1. Para Medeiros (2001), no entanto, a máxima produtividade é
alcançada a uma velocidade do ar de 1,5 a 2,5 m s-1. Para Barnwell & Rossi
(2003), a velocidade máxima do ar deve estar entre 2,29 a 2,41 m s-1, com
temperatura ambiente de 21,1°C e umidade relativa de 50%.
3.2.4 Temperatura de ponto de orvalho
A umidade relativa varia com a temperatura do ar, diminuindo com o aumento desta. Quando o ar contendo certa quantidade de água é esfriado, sua capacidade de reter água é reduzida, a umidade relativa se torna saturada – com umidade 100%. A temperatura na qual esse ar se satura é denominada temperatura de ponto de orvalho. Qualquer esfriamento abaixo dessa temperatura causa condensação de vapor (Frota & Schiffer, 2003).
Ao atingir a temperatura de ponto de orvalho, o ar torna-se saturado, formando gotas d’água sobre as superfícies (Varejão-Silva, 2006). Esse processo, além de alterar as resistências térmicas dos materiais, propicia à formação de microrganismos que podem ser prejudiciais às aves.
3.2.5 Zona de conforto térmico
Pode-se definir zona de conforto como sendo uma estreita faixa de temperatura ambiente na qual a taxa metabólica é mínima e a homeotermia é mantida com menos gastos energético, a produção de calor é mínima e a termoneutralidade é mantida por uma pequena perda de calor para o ambiente, sem que estejam atuando mecanismos de conservação ou de dissipação de calor. Assim, na zona de conforto térmico, a fração de energia utilizada para termogênese é mínima e a energia de produção é máxima (Macari & Furlan, 2001).
Por estar relacionada a um ambiente térmico ideal, na zona de termoneutralidade as aves encontram condições adequadas para expressar suas melhores características produtivas. Baêta & Souza (1997) e Tinôco (2001) consideram o ambiente confortável com temperaturas entre 18° e 28ºC e umidade relativa entre 50% e 70%.
3.3 Índices térmicos ambientais
Para a determinação dos níveis de conforto térmico ambientais, diversos índices têm sido desenvolvidos, sendo dependentes de vários parâmetros inter-relacionados, como temperatura, umidade relativa do ar, velocidade do ar e radiação do ambiente (Marta Filho, 1993).
3.3.1 Índice de temperatura e umidade
O índice de temperatura e umidade (ITU), desenvolvido por Thom (1959), baseia-se na temperatura de bulbo seco (Tbs) e na umidade relativa do ar
(UR), avaliada a partir da temperatura do ponto de orvalho (Tpo). O índice de
330,08
T
0,36
T
ITU
=
bs+
po−
(1) em que:ITU: índice de temperatura e umidade; Tbs: temperatura de bulbo seco (K);
Tpo: temperatura de ponto de orvalho (K).
O National Weather Service (1976) classificou o ITU em amplitudes de desconforto da seguinte forma: valores de 75 a 78 significam alerta: os produtores devem tomar precauções para evitar perdas; de 79 a 84, significa perigo: medidas de segurança devem ser tomadas para evitar perdas desastrosas, principalmente com animais confinados e maior ou igual a 85 significa emergência: providências urgentes devem ser tomadas.
O ITU, por não contabilizar a carga de radiação térmica, não é recomendado para predizer o conforto ou desconforto dos animais em climas quentes (Oliveira & Esmay, 1981).
3.3.2 Índice de temperatura, umidade e velocidade
Um índice de temperatura, umidade e velocidade (ITUV) foi desenvolvido por Tao & Xin (2003), para frangos de corte comerciais (2,8±0,1 kg) sob condições agudas de desconforto térmico por calor, integrando os efeitos da temperatura do ar, umidade e velocidade na manutenção da homeotermia das aves. O ITUV é definido por
0,058 bu bs
0,15
t
)v
t
(0,85
ITUV
=
+
− (2) em que:ITUV: índice de temperatura, umidade e velocidade; t : temperatura de bulbo seco (ºC);
tbu: temperatura de bulbo úmido (ºC);
v: velocidade do ar (m s-1).
O ITUV descreve as respostas da variação térmica no interior das aves
em condições térmicas de 35° a 40ºC para temperatura de bulbo seco (tbs), de
19,4° a 26,1ºC para temperatura de ponto de orvalho (tpo) e de 0,2 a 1,3 m s-1
para a velocidade do ar (v). O estado de homeotermia das aves foi classificado como normal, alerta, perigo ou emergência. Os resultados demonstraram a sensibilidade das aves a mudanças térmicas e direcionam a tomada de decisões de manejo e avaliação de risco, assegurando o bem-estar da ave e minimizando as perdas de produção relacionadas ao calor (Tao & Xin, 2003).
3.3.3 Índice de temperatura do globo negro e umidade
O índice de temperatura do globo negro e umidade (ITGU), proposto por Buffington et al. (1981), é considerado mais preciso que o ITU e o ITUV para avaliar o conforto animal, por incorporar os efeitos da umidade, do escoamento do ar, da temperatura do bulbo seco e da radiação, em um único valor. Este
índice consiste na inclusão da temperatura do globo negro (Tgn) na equação do
ITU, em lugar da temperatura de bulbo seco (Tbs). Assim, tem-se
ITGU = Tgn + 0,36 Tpo - 330,08 (3)
em que:
ITGU: índice de temperatura do globo negro e umidade; Tgn: temperatura do globo negro (K);
A temperatura do globo negro é obtida a partir de uma esfera oca de cobre, com diâmetro 0,15 m e espessura 0,005 m, enegrecida com tinta preta fosca no interior da qual é adaptado um elemento sensor de temperatura (termopar ou termômetro simples). A temperatura de globo negro, medida por meio deste instrumento, representa, num único valor, os efeitos combinados da energia radiante, temperatura e velocidade do ar, a partir do qual se pode concluir sobre o nível de conforto de um dado ambiente.
A diferença entre a temperatura do globo negro e a do ar reflete o efeito das radiações sobre a ave (Oliveira & Esmay, 1981).
Várias pesquisas foram realizadas utilizando-se o ITGU para predizer o conforto e o desempenho avícola, notadamente em frangos de corte. Os resultados mostraram que os valores de ITGU variaram conforme a idade das aves. Teixeira (1983) considerou valores de ITGU de 65 a 75,5 satisfatórios para a criação de frangos de corte, da 3ª a 6ª semana de idade. Segundo Piasentin (1984), valores de ITGU de 65 a 77 não influenciaram a produção de frangos com idade de 4 a 7 semanas. Lopes (1986) encontrou valores de ITGU de 63 a 70,8, correspondendo à zona de termoneutralidade de frangos de corte, da 4ª a 7ª semana de idade. Nesta faixa de ITGU, a temperatura do globo negro variou de 16,8° a 25,5ºC, umidade relativa de 40% a 80%, em situação de ar calmo (v≤0,1
m s-1). De acordo com Tinôco (1988), valores de ITGU superiores a 75,0 causam
desconforto em frangos de corte acima de 15 dias de idade.
Pesquisas realizadas com frangos de corte, em Belize, por Oliveira & Esmay (1981), mostraram que, para o verão, o aumento nos valores de ITGU de 80 para 82 ocasionou acréscimo de 42% na conversão alimentar e redução de 37% no ganho em peso, para as aves criadas em área não sombreada, quando comparadas com as que foram criadas em área sombreada. Os autores concluíram que o ITGU foi melhor indicador do conforto térmico que o ITU e
que a diferença entre os índices deveu-se ao efeito da radiação térmica sobre os animais, uma vez que eram idênticas as condições de vento e de umidade do ar.
Medeiros et al. (2005) classificaram os ambientes de acordo com as temperaturas e com o ITGU. Ambientes frios apresentam temperaturas variando de 16° a 20°C e ITGU de 59 a 67. Para os ambientes considerados confortáveis, a temperatura foi de 26°C e o ITGU variou de 69 a 77. Nos ambientes considerados quentes, a temperatura variou de 32° a 36°C e o ITGU de 78 a 88. Notadamente, foram observados comportamentos distintos para cada ambiente, sendo esse fato bastante conhecido pelos pesquisadores, desde a década de 1960.
Em experimento, Medeiros et al. (2005), analisando o efeito da temperatura, umidade relativa e velocidade do ar, verificaram que, nos ambientes considerados confortáveis, ITGU de 69 a 77 (temperatura de 26°C,
umidade de 20% a 90% e velocidade do ar de 0 a 3,0 m s-1), as aves se
apresentaram bastante tranquilas, sem tremor, com dispersão normal, bom consumo de ração, bom ganho de peso, excelente conversão alimentar, bastante sonolentas, frequência respiratória considerada normal e fezes pastosas.
3.3.4 Carga térmica de radiação
Segundo Kelly et al. (1954), a carga térmica de radiação (CTR) expressa a radiação incidente no globo negro a partir de diferentes porções da vizinhança (superfície inferior do telhado, céu frio, horizonte, piso sombreado e não sombreado). Isso depende dos materiais usados e da geometria da construção e é dado por: i n 1 i 4 i
F
T
σ
CTR
∑
==
(4) em que:σ: constante de Stefan-Boltzmann (5,67 x 10-8 W m-2 K-4);
Ti: temperatura da seção i-ésima da vizinhança do globo negro (K);
Fi: fator forma da seção i-ésima da vizinhança do globo (adimensional);
n: número de seções da vizinhança do globo.
Para galpões abertos, ou seja, com as cortinas abertas, verifica-se que, em torno do globo negro, há cinco regiões bem definidas, conforme ilustrado na Figura 1, que são: cobertura, horizonte, céu frio, piso sombreado e piso não sombreado.
FIGURA 1. Regiões de um galpão aberto que trocam calor com o globo negro.
Oliveira (1980) sugeriu que as temperaturas de piso sombreado (Tps,
dado em K), piso não sombreado (Tpns, em K) e horizonte (Thor, em K) poderiam
ser estimadas em função da temperatura de bulbo seco (Tbs, em K). Assim,
tem-se:
Tps = Tbs (5)
Thor = Tbs + 5 (7)
A temperatura de céu frio (Tcéu (K)) utilizada foi a média entre as
equações 8 e 9, propostas por Swinbank (1963), citado por Duffie & Beckman (1974).
Tcéu = Tbs − 6 (8)
Tcéu = 0,0552 Tbs1,5 (9)
Para o cálculo do fator forma, foi utilizada a equação proposta por Albright (1990), em que, de acordo com a Figura 2, está representada a influência da região 2 sobre a região 1.
FIGURA 2. Regiões de uma pequena esfera e uma superfície retangular para o cálculo do fator forma.
(
)
4π Y X 1 Y X arctang F 2 2 2 -1 ⎥ ⎥ ⎦ ⎤ ⎢ ⎢ ⎣ ⎡ + + = em que:c b X= ; c a Y= .
Mackey & Wright (1944) propuseram uma equação, dada em K, para determinar a temperatura na superfície interna do telhado (Tsi).
K L 0,856 h I b 606 , 0 T Tsi bs c + ⎟⎟ ⎠ ⎞ ⎜⎜ ⎝ ⎛ + = (10) em que:
Tsi: temperatura da superfície interna do telhado (K);
Tbs: temperatura de bulbo seco (K);
b: absortividade da superfície da cobertura para a irradiação solar (adimensional);
I: irradiância solar sobre a cobertura do galpão (W m-2);
hc: coeficiente de filme ou de película da transferência de calor por
convecção (W m-2 K-1);
L: espessura do material da cobertura (m);
K: condutividade térmica do material da cobertura (W m-1 K-1).
A CTR também pode ser calculada por meio do balanço de calor na superfície do globo, onde o calor ganho ou perdido por radiação no globo deve ser igual ao calor ganho ou perdido por convecção.
Bedford & Warner (1934) estudaram o equilíbrio quantitativo característico do calor trocado entre um globo e sua vizinhança e expressaram a troca de radiação pela equação 11.
(
4)
bg 4 m rε
σ
T
T
q
=
−
(11) em que:qr: troca de calor por radiação (W m-2);
ε: emissividade da superfície do globo (0,95);
σ: constante de Stefan-Boltzman (5,67 x 10-8 W m-2 K-4);
Tm: temperatura média radiante (K);
Tgn: temperatura de globo negro (K).
A troca de calor por convecção é dada por
(
gn bs)
c
13,53
v
T
T
q
=
−
(12)em que:
qc: troca de calor por convecção (W m-2);
v: velocidade do ar (m s-1);
Tbs: temperatura de bulbo seco (K).
Sob condições naturais, o calor ganho ou perdido por radiação no globo deve ser igual ao calor ganho ou perdido por convecção. Igualando-se as equações 11 e 12, tem-se a equação 13, que determina a temperatura média radiante (Tm).
(
)
4 1 4 gn bs gn m100
T
T
T
v
2,51
100
T
⎥
⎥
⎦
⎤
⎢
⎢
⎣
⎡
⎟⎟
⎠
⎞
⎜⎜
⎝
⎛
+
−
=
(13)Se a temperatura média radiante é Tm, a radiação emitida para o globo
será a carga térmica radiante, em W m-2, determinada pela fórmula de
4 m
T
σ
CTR
=
(14)Igualando-se as equações 13 e 14, tem-se a equação 15, que expressa a carga térmica de radiação incidente no globo negro a partir de diferentes regiões do galpão.
(
)
⎥
⎥
⎦
⎤
⎢
⎢
⎣
⎡
⎟⎟
⎠
⎞
⎜⎜
⎝
⎛
+
−
=
4 gn bs gn 4100
T
T
T
v
2,51
100
σ
CTR
(15) em que: σ: constante de Stefan-Boltzmann (5,67 x 10-8 W m-2 K-4); v: velocidade do ar (m s-1).3.4 Estimativa da irradiação solar sobre a cobertura
A irradiação solar (I) sobre o telhado é um dado de entrada da equação 10 para a determinação da temperatura da superfície interna do telhado. Paltridge & Platt (1976) determinaram a irradiação solar sobre o telhado em condições de céu claro, que é dada por:
(
)
⎥ ⎦ ⎤ ⎢ ⎣ ⎡ ⎟ ⎠ ⎞ ⎜ ⎝ ⎛ + + ⎟ ⎠ ⎞ ⎜ ⎝ ⎛ + = 2 i cos -1 I Z cos I α 2 i cos I cosθ I I 2 d o 2 d o (16) em que: I: irradiação solar (W m-2);I0: irradiância solar direta sobre uma superfície normal aos raios solares
no solo (W m-2);
θ: ângulo de incidência dos raios solares diretos, ou seja, ângulo entre os referidos raios e a normal à superfície inclinada (radianos);
Id: irradiância solar difusa sobre uma superfície horizontal, no nível do
i: ângulo de inclinação da superfície (radianos); α: albedo da superfície (decimal);
Z: ângulo zenital do sol (radianos);
⎟
⎠
⎞
⎜
⎝
⎛
2
i
cos
2: fração de céu vista da superfície da cobertura do galpão.
A expressão anterior requer o conhecimento de vários parâmetros que dependem do movimento da Terra em torno do sol. A irradiação solar direta incidente sobre uma superfície normal aos raios solares (I0) pode ser obtida pela
expressão 17, recomendada por Brooks (1959). τ D D S I 2 0 ⎟⎟ ⎠ ⎞ ⎜⎜ ⎝ ⎛ = (17) em que:
I0: irradiação solar direta (W m-2);
S: constante solar (1353 W m-2);
D
: distância média entre a Terra e o sol; D: distância instantânea entre a Terra e o sol; τ: transmitância atmosférica.O fator (
D
/D)2, na equação 17, permite definir a distância relativa daTerra ao sol em qualquer dia do ano e pode ser calculada pela equação 18, proposta por Paltridge & Platt (1976).
X) (2 sen 0,000077 X) (2 cos 0,000719 X sen 0,001289 X cos 0,034221 1,000110 D D 2 + + + + = ⎟⎟ ⎠ ⎞ ⎜⎜ ⎝ ⎛ (18)
(
)
365
1
-DJ
π
2
X
=
(19) em que:DJ: dia juliano, é o número do dia do ano, variando de 1 a 365 para o período de 1º de janeiro a 31 de dezembro.
A transmitância atmosférica pode ser determinada conforme a equação 20.
( )
⎥
⎥
⎦
⎤
⎢
⎢
⎣
⎡
−
⎟
⎠
⎞
⎜
⎝
⎛
−
⎟
⎠
⎞
⎜
⎝
⎛
=
0,90 0,60 0,75m
d
0,083
20
m
W
0,174
1013
m
p
0,089
-exp
τ
(20) em que:p: pressão atmosférica (mbar); m: massa ótica absoluta de ar;
W: quantidade de água precipitável na atmosfera na direção zenital (mm);
d: parâmetro adimensional de poeiras, tendo sido adotado o valor de 0,45, conforme Alves (1981).
A massa ótica do ar (equação 21) varia com o ângulo zenital do sol (Z), de 1, quando o sol está no zênite, a 35, quando o sol nasce ou se põe (Vianello & Alves, 1991).
( )
[
2]
121
Z
cos
1224
35
m
=
+
− (21)A quantidade de água na atmosfera capaz de precipitar (W) é calculada
em função da pressão atual de vapor d’água (pw, mbar), como mostrado nas
equações 22 e 23, respectivamente.
w
p
2,5
es
100
UR
p
w⎟
⎠
⎞
⎜
⎝
⎛
=
(23) em que:UR: umidade relativa (%);
es: pressão de saturação de vapor d’agua (mbar).
A pressão máxima de vapor d’água, ou seja, a máxima quantidade de vapor d’água que em um ambiente pode apresentar antes da condensação, pode ser obtida pela equação 24, em função da temperatura do ar atmosférico.
⎟⎟ ⎠ ⎞ ⎜⎜ ⎝ ⎛ +
=
bs bs t 3 , 237 t 7,56,1078.10
es
(24) em que:tbs: temperatura de bulbo seco (ºC).
O ângulo de incidência dos raios solares diretos sobre a cobertura do galpão pode ser obtido pela equação 25 (Duffie & Beckman, 1974):
( )
( )
[
]
)
cos(
)
(
sen
)
'
cos(
)
(
sen
)
cos(
)
(
sen
).
(
sen
)
cos(
)
'
(
sen
)
(
sen
)
(
sen
)
(
sen
).
cos(
)
'
cos(
)
(
sen
)
cos(
)
cos(
)
cos(
cos
cos
φ
δ
ψ
δ
φ
δ
ψ
φ
δ
ψ
δ
φ
θ
i
i
i
h
i
i
h
−
+
+
+
=
(25) em que:h: ângulo horário (radianos);
φ
: latitude local, positiva para o hemisfério norte e negativa para ohemisfério sul (radianos);
ψ: azimute do sol (radianos); ψ’: azimute da superfície (radianos).
(
)
12 π 12 H h= − (26) em queH: hora do dia (horas).
E a declinação do sol, em graus, pode ser calculada pela equação 27:
(
)
⎥⎦⎤ ⎢⎣ ⎡ + = 284 DJ 365 360 sen 23,45 δ (27)O fluxo de irradiação solar difusa (Id) que alcança a cobertura do galpão
(W m-2) varia com o ângulo zenital do sol, correspondendo a, aproximadamente,
15 % da irradiação solar total que alcança a superfície. Em condições de céu claro, Id pode ser determinado pela equação 28:
(
)
[
]
{
0,43
8,25
1
-
0,0111
exp
0,05
Z
}
631
,
11
I
d=
+
(28)Para o ângulo zenital (Z), Vianello & Alves (1991) apresentam a equação 29 para a sua estimativa. O cosseno do ângulo zenital correspondentemente é mínimo no solstício de inverno e cresce até o valor 1,0. Ocorre um período de constância neste valor, desde antes do primeiro culminar do sol no zênite até depois do segundo culminar. Novamente ele decresce, até o solstício de inverno (Tubelis & Nascimento, 1980).
cos(h)
)
cos(
)
cos(
)
sen(
)
(
sen
cosZ
=
φ
δ
+
φ
δ
(29) em que:φ
: latitude local;δ
: declinação solar;3.5 Modelagem do ambiente térmico em galpões avícolas
O desenvolvimento de modelos matemáticos e a aplicação de simulações computacionais permitem reduzir o tempo e os custos de desenvolvimento e de adaptação de projetos. Ademais, fornecem informações importantes ao produtor, que auxiliam na tomada de decisão (Carvalho, 2006).
Vários modelos têm sido propostos para calcular a transferência de calor entre os animais e o ambiente. Mas, de acordo com Gebremedhin & Wu (2000), é difícil desenvolver um modelo completo e que contemple transferência de calor e massa simultaneamente, devido às mudanças temporais das respostas fisiológicas e das condições ambientais.
Como exemplos de modelos desenvolvidos na área de ambiência animal, podem-se citar: modelos para predizer transferência de calor entre o animal e o ambiente que o circula (Wathen et al., 1971; Mitchell, 1976; Mahoney & King, 1977; McArtur, 1991; Gebremedhin & Wu, 2000; Yanagi Junior et al., 2001a; Aerts et al., 2003), modelos para transferência de calor e/ou de massa em instalações agrícolas (Medeiros, 1997; Yanagi Junior et al., 2001b; Carvalho et al., 2006; Laranjeira & Rossi, 2006; Silva et al., 2006), modelos para otimizar alguns sistemas de resfriamento evaporativo (Gates et al., 1991; Gates et al., 1992; Singletary et al., 1996; Simmons & Lott, 1996; Abreu & Abreu, 2006; Yanagi Junior et al., 2006a; Samer et al., 2008) e modelos para ajuste das respostas fisiológicas de aves (Medeiros, 2001; Sevegnani et al., 2006; Yanagi Junior et al., 2006b; Lopes et al., 2006; Carvalho et al., 2008), dentre outros.
3.5.1 Caracterização
A modelagem é tão antiga quanto a própria matemática e vem sendo aplicada pelos povos desde os tempos primitivos, em situações do seu cotidiano. Seu conceito surgiu durante o Renascimento, para auxiliar na construção das
ideias iniciais da física. Atualmente, constitui um ramo da matemática que auxilia diversas áreas do conhecimento como: biologia, geografia, economia, engenharia e outros (Biembengut & Hein, 2003).
Segundo Biembengut & Hein (2000), modelagem matemática é um conjunto de símbolos e relações matemáticas que traduz, de alguma forma, um fenômeno em questão ou um problema de situação real.
Os modelos mecanísticos se baseiam na descrição do processo que ocorre no sistema real considerado, refletindo os princípios físico, químicos e biológicos (ou físico-químico-biológico). Caracterizam-se por refletirem os princípios estabelecidos cientificamente; serem desenvolvidos a partir de princípios da física, química e biologia; apresentarem grandes dificuldades na obtenção de dados necessários para o seu desenvolvimento; possuírem grande potencial de predição de alguns fenômenos e apresentarem pouca restrição quanto à extrapolação dos seus resultados.
Em relação à forma de utilização de um modelo matemático, Chaves (2005), apoiado em Biembengut & Hein (2003), frisa que um modelo matemático só é um modelo se servir de referência ou se permitir ser reproduzido para a resolução de problemas semelhantes que originaram o modelo, além de ser mola propulsora para o desenvolvimento de outros conhecimentos.
3.6 Sistemas de criação de frangos de corte
Para o aprimoramento da produção avícola intensiva em países tropicais, como o Brasil, torna-se imprescindível aperfeiçoar os abrigos e equacionar o manejo para superar os efeitos prejudiciais, provenientes de alguns fatores ambientais críticos. No país, nota-se o aumento da criação de aves confinadas, as
quais exigem instalações específicas para fazer frente a determinadas condições ambientais (Moura, 2001).
O controle automatizado do ambiente de instalações, atualmente bastante utilizado, pode variar em complexidade, desde um sistema simples, que liga e desliga ventiladores, dependendo da temperatura, até sistemas complexos, que medem temperatura, umidade relativa, velocidade do vento, concentração de amônia e utilizam esquemas de ventilação em modo túnel, abertura automática das cortinas, resfriamento evaporativo, aquecedores e outros mecanismos de controle ambiental (Silva, 2001).
A ventilação é necessária para eliminar o excesso de umidade do ambiente e a presença de alguns gases, como NH3, CO2 e H2S advindos da cama,
da respiração e dos excrementos, evitando-se, assim, doenças pulmonares e permitindo a renovação do ar e a eliminação de odores (Tinôco, 1998). Segundo Baêta & Souza (1997), a ventilação permite uma redução da transferência de calor da cobertura e maior facilidade de trocas de calor corporal por convecção e evaporação.
A ventilação lateral, com pressão positiva ou negativa, promove a dissipação de calor sensível no interior da instalação, mas, de acordo com Tinôco (1996), este efeito benéfico torna-se nulo quando a temperatura de bulbo seco (tbs) se equipara à temperatura corporal da ave, havendo a necessidade do
pré-resfriamento do ar a ser circulado no ambiente. O uso de sistemas de resfriamento evaporativo (SRE) possibilita a redução da tbs em até 11°C, em
algumas regiões. No Brasil, a média desta redução é de 6°C.
O sistema de resfriamento evaporativo constitui-se, basicamente, de placas de material poroso umedecido e ou nebulizadores. A densidade das aves depende da adoção de equipamentos de condicionamento térmico existente na instalação e ou da época do ano. Além disso, está sujeita à ação da velocidade do ar que incide sobre as aves, promovida pela ventilação natural ou artificial,
podendo atuar de forma positiva na promoção de conforto térmico, como indicam os trabalhos de Medeiros (2001) e Yanagi Junior (2002).
3.7 Mudanças climáticas
O aquecimento global, causador das mudanças climáticas atuais e futuras, traz uma série de situações que caracterizam vulnerabilidades para as populações.
Segundo o IPCC (2001), apesar do aumento da concentração de CO2 ser
um estimulante ao crescimento das plantações, as vantagens desse crescimento não compensam os malefícios causados globalmente pelo excesso do gás.
Diversas mudanças climáticas globais ocorreram ao longo da história evolutiva do planeta, induzindo a uma condição de balanço. Estudos têm mostrado a relação entre o aquecimento atmosférico, mudanças climáticas globais e os efeitos na distribuição do ecossistema, conduzindo a profundas mudanças na composição da biodiversidade (Salati et al., 2001).
De acordo com o último relatório do IPCC (2008), a temperatura média global aumentar 1,5ºC acima dos níveis daqueles observados no ano de 1990, sendo que, um terço das espécies animais estaria ameaçado de extinção.
De acordo com o relatório do Painel Intergovernamental sobre mudanças climáticas (IPCC, 2001), considerando os efeitos naturais e antrópicos, é esperado que a temperatura global aumente, nos próximos 100 anos, entre 1,4° a 5,8ºC, considerando a média do ano de 1990, como referência.
Borges et al. (2008) observaram que o aumento na temperatura do ar, causada pelas mudanças climática,s resultará num aumento do ITGU, nas instalações de frangos de corte, afetando negativamente sua produtividade. Além disso, o uso de telhados com materiais de resistência térmica mais alta permitirá a redução destes efeitos, embora não seja suficiente, conduzindo ao estudo de
novas tecnologias para promover um ambiente satisfatório para a produção de frangos de corte.
Especificamente para a região Centro-Oeste, espera-se um aumento de 3ºC a 6ºC para a temperatura do ar, o que agravará os problemas relativos ao conforto animal.
4 MATERIAL E MÉTODOS
4.1 Dados experimentais
Os dados experimentais, utilizados para o ajuste das equações empíricas empregadas para a validação do modelo matemático e para a predição do ITGU ao longo de galpões climatizados, foram coletados em dois galpões comerciais climatizados localizados no município de Itaberaí, GO (16º01’ S de latitude, 49º48’ W de longitude, 722 m de altitude e pressão atmosférica, medida no local, de 929 hPa). A coleta dos dados ocorreu na fase compreendida entre 21 e 43 dias, na qual os sistemas de ventilação e resfriamento evaporativo atuavam de forma efetiva.
Nos galpões foram alojadas fêmeas da linhagem Cobb, com densidade de, aproximadamente, 13 aves m-2.
4.1.1 Caracterização dos galpões
O primeiro galpão (PRE) caracteriza-se por ventilação em modo túnel e sistema de resfriamento evaporativo com placa porosa de celulose, dimensões de 10,70 x 1,80 m, 16 linhas de nebulização interna distribuídas ao longo do galpão, no total de 89 bicos nebulizadores e vazão média de 1,20±1,02 mL s-1.
O segundo galpão (NEB) é caracterizado por ventilação em modo túnel e sistema de resfriamento com dois painéis cobertos por sombrite e umedecidos com o auxílio de 47 nebulizadores, distribuídos frontalmente às placas, com dimensões de 10,84 x 2,00 m. Também possui sistema de nebulização interna com 17 linhas transversais distribuídas ao longo do galpão, totalizando 94 bicos nebulizadores, com vazão média de 1,38±0,83 mL s-1.
Os galpões PRE (Figura 3a) e NEB (Figura 3b) possuem as seguintes dimensões: 12 x 125 e 13,6 x 125 m, respectivamente e pé-direito de 2,5 m, ambos com cobertura de telhas de cimento amianto (espessura de 4 mm); telhado com sistema de isolamento entre a face interna e forro composto por poliuretano expandido com 0,05 m de espessura; alvenarias de tijolos furados (0,12 x 0,20 x 0,20 m); muretas laterais com 0,45 m de altura e piso de concreto. Como material para a cama foi reutilizada a palha de arroz do lote anterior. Completam o ambiente tela de arame para fechamento lateral com malha de 0,03 m, cortinas laterais azuis, forro amarelo, três linhas de comedouros automáticos, quatro linhas de bebedouros do tipo nipple e orientação no sentido leste-oeste.
a.
b.
FIGURA 3. Galpões utilizados para a coleta dos dados para a validação do modelo: (a) placas de resfriamento evaporativo composto por celulose e (b) de sombrite molhado por nebulizadores.
4.1.2 Instrumentação
As variáveis ambientais temperatura de bulbo seco interno (tbs,int),
umidade relativa (URext) foram medidas por meio de sensores/registradores
(precisão ±3%) programados para coletar os dados a cada minuto. As duas primeiras variáveis foram coletadas em três pontos, denominados seções, a 0,3 m de altura, ao longo do comprimento na parte interna de cada galpão, cujas distâncias em relação às placas de resfriamento foram de 30, 62,5 e 95 m (Figura 4). As duas últimas variáveis foram coletadas na parte externa, em um ponto fixo a 0,3 m de altura. Os sensores/registradores ficavam alojados no interior de recipientes perfurados com função de proteção. Para as variáveis velocidade do ar interno (vint) e velocidade do ar externo (vext), foi utilizado um anemômetro de
hélice digital (precisão de 3% da leitura), na altura dos sensores/registradores.
FIGURA 4. Esquema ilustrativo das regiões do galpão delimitadas para a obtenção dos dados de temperatura e umidade interna.
As temperaturas superficiais da cortina norte (ts,cn), cortina sul (ts,cs),
cabeceira leste (ts,cl), cabeceira oeste (ts,co), cama (ts,ca), superfície das aves (ts,p) e
temperatura interna, foram determinadas a partir de um termômetro infravermelho com regulagem de emissividade com precisão de ±1ºC. A coleta foi realizada em pontos localizados nas seis seções, distribuídas ao longo do galpão, à distância de 1 m de cada superfície analisada. O horário em que as temperaturas das superfícies foram obtidas coincidia com os horários em que o sistema estava em completo funcionamento.
4.2 Modelo para predição do ITGU no interior de galpões avícolas climatizados
O ITGU é função da temperatura de ponto de orvalho (Tpo) e da
temperatura de globo negro (Tgn), conforme descrito na equação 3. A Tpo é um
dado medido para um determinado estado do sistema, sendo que Tgn, por
depender de diversas variáveis, necessita ser estimada por meio de um modelo matemático.
Para predizer Tgn, igualaram-se as equações 4 e 15, sendo a solução
obtida pelo método numérico de bissecção, conforme descrito por Castilho (2001).
Em galpões climatizados, as regiões em torno do globo negro são diferentes das existentes em galpões abertos (Figura 1), conforme ilustrado na Figura 5. Para galpões sem forro, a Tsi (temperatura da superfície interna do
telhado) deverá ser calculada por meio da equação 10, sendo, portanto, função da absortividade da superfície da cobertura para a irradiação solar, irradiância solar sobre a cobertura, coeficiente de filme ou de película da transferência de calor por convecção, espessura e condutividade térmica do material da cobertura.
A irradiação solar sobre o telhado, por ser de difícil mensuração em condições de campo, pode ser estimada pelas equações 16 a 29, conforme metodologia proposta por Alves (1981). Para os casos em que os galpões são
equipados com forro, foi ajustada uma equação empírica para a determinação de temperatura superficial do forro.
(a)
(b)
FIGURA 5. Regiões de um galpão climatizado com forro (a) e sem forro (b), que trocam calor com o globo negro.
Para as demais regiões em torno do globo, também foram ajustadas equações empíricas para a determinação das temperaturas superficiais.
4.3 Ajuste dos modelos empíricos
Para a determinação das equações empíricas para estimar as temperaturas superficiais das regiões em torno do globo negro, inicialmente foi realizada uma filtragem dos dados, identificando-se as variáveis ambientais coletadas no mesmo horário em que ocorreu a coleta da temperatura das superfícies. Para a velocidade do ar interno, foi calculada a média de vários pontos para cada seção (Figura 6), sendo estas divididas em seis seções ao longo do galpão, visto que o sistema estava em completo funcionamento, com dez exaustores.
FIGURA 6. Esquema ilustrativo das seis seções determinadas ao longo do galpão.
Posteriormente, foi realizada a interpolação dos dados, visto que as seções das variáveis ambientais não correspondiam aos pontos das seções divididas para as superfícies do galpão (Figura 7). Dessa forma, aumentou-se o
da mesma, caso fosse realizada a coleta em seis seções, como nas temperaturas de superfícies.
FIGURA 7. Esquema ilustrativo das três seções determinadas ao longo do galpão.
Após os ajustes dos dados terem sido organizados, foi realizada uma análise de componentes principais utilizando-se o software MINITAB. Esta analise permitiu a quantificação do efeito de cada variável ambiental nas equações das superfícies, destacando assim, as de maior importância. Este procedimento possibilitou a seleção das variáveis para gerar um melhor ajuste da equação.
Determinadas as variáveis de maior influência, a serem consideradas na obtenção das equações para a estimação das temperaturas superficiais de cada região do galpão em torno do globo negro, procederam-se aos ajustes das
